编写一个mapreduce程序来打印文本文档中出现频率最高的单词。可以固定阈值，输出频率超过阈值的词。例如:如果thereshold=100，并且“is”在文档中出现了150次，则必须在输出中打印它。program:packageorg.myorg;importjava.io.IOException;importjava.util.*;importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.conf.*;importorg.apache.hadoop.io.*;importorg.apache.hadoop.mapreduce.*
我想使用Hadoop作为管理网格作业的简单系统。(我之前使用SGE和pbs/Torque执行此操作，但我们正在转向Hadoop。)我有1000个ZIP文件，每个文件包含1000个文件，总共1M个文件。我想将它们全部上传到AmazonS3。理想情况下，我想在不将文件放入HDFS的情况下执行此操作。所有文件都可以在WWW上访问。我想做的是:有一个从0..999开始的迭代器对于每个map作业，获取迭代器并:获取ZIP文件(大约500MB，因此它将被写入临时存储)阅读ZIP目录。提取每个文件并将其上传到AmazonS3。我知道如何在Java和Python中施展ZIP文件魔法。我的问题是:如何创
我想知道一些参数来加速我的YARN集群上的Spark作业。我有以下Spark/YARN配置，但我对执行速度不满意。我有很多未使用的vcores和内存。Spark配置:-spark.yarn.am.cores=2-spark.executor.memory=5g-spark.executor.cores=8yarn配置:-yarn.nodemanager.resource.memory-mb=31744-yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=15-yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=31744从图片来看，在节点3和
首先，这不是一个寻求帮助以逐步部署以下组件的问题。我要问的是关于应该如何设计架构的建议。我打算做的是使用现有数据开发一个报告平台。以下是我通过研究收集的数据。我有一个包含大量记录的现有RDBMS。所以我正在使用Scoop-将数据从RDBMS提取到HadoopHadoop-存储平台Hive-数据仓库Spark-因为Hive更像是批处理Hive上的Spark会加快速度JasperReports-生成报告。我所知道的是部署了一个Hadoop2集群，如下所示192.168.X.A-名称节点192.168.X.B-第二个名称节点192.168.X.C-从站1192.168.X.D-从站2192.
我是Hadoop编程的新手，在pig中寻求帮助。我有来自simple.txt的数据，格式为,定界符。我有两个用例。我想对所有列执行ltrim(rtrim())并为所选字段转到UPPER。这是我的脚本:party=Load'/party_test_pig.txt'USINGPigStorage(',')AS(....);Trim_party=FOREACHUpper_partyGENERATETRIM(*);Upper_party=FOREACHpartyGENERATEUPPER(col1),UPPER(col2),UPPER(col3);Upper_party:将其变为大写后，我想查
这里如何计算每种类型的事件有多少个1和0？我在pig身上做了所有这些，第二个领域只有1和0。数据如下所示:(pageLoad,1)(pageLoad,0)(pageLoad,1)(appLaunch,1)(appLaunch,0)(otherEvent,1)(otherEvent,0)(event,1)(event,1)(event,0)(somethingelse,0)输出是这样的pageLoad1:2340:2359appLaunch1:540:111event1:3450:0或type10pageLoad21345appLaunch0123event23412谢谢大家。
我正在阅读Hadoopmapreduce教程并得出以下浅层理解。谁能帮忙确认一下我的理解是否正确？Mapreduce是一种聚合数据的方法在分布式环境中在非常大的文件中使用非结构化数据使用Java、Python等产生类似于在RDBMS中使用SQL聚合函数可以完成的结果selectcount,sum,max,min,avg,k2frominput_filegroupbyk2map()方法基本上以水平数据v1为轴，它是来自将输入文件分成垂直行，每行都有一个字符串键和一个数值。分组将发生在洗牌和分区阶段数据流。reduce()方法将负责计算/聚合数据。Mapreduce作业可以组合/嵌套，就像
我有一个文件组成如下:&009:6534KKll90JJKK87LLOO%(..)?.I$£.....&013:3536KKll90TTYY87LLPP%%(.9)?'&025:6655KKll88ZZYY87MMQQ%&(.9)?%%??-_'我想获取一个文件:&009:6534KKll90JJKK87LLOO%(..)?.I$£.....&013:3536KKll90TTYY87LLPP%%(.9)?'.......&025:6655KKll88ZZYY87MMQQ%&(.9)?%%??-_'.......我使用hortonworks，我想知道使用Hive还是PIG更好，我如何使用
我尝试在SpringBoot应用程序的JavaAPI的帮助下访问Hadoop沙箱中的HDFS。我使用配置参数spring.hadoop.fsUri指定访问文件系统的URI。HDFS本身受ApacheKnox保护(对我来说它应该充当处理身份验证的代理)。因此，如果我使用curl调用代理URI，我将使用与没有ApacheKnox时完全相同的语义。示例:curl-k-uguest:guest-passwordhttps://sandbox.hortonworks.com:8443/gateway/knox_sample/webhdfs/v1?op=GETFILESTATUS问题是我无法使
我有两个不同的数据集。***Comments.csv:***iduserid***Posts.csv-***idpost_typecreationdatescoreviewcountowneruseridtitleanswercountcommentcount我有显示名称，但没有。获得最高声誉的用户创建的帖子数。我知道MapReduce如何使用单个文件工作的代码。我知道如何为Job设置多个文件。但是我不知道如何在Mapper级别加入不同的数据集。我不确定我是否可以用一个Mapper连接这两个数据集。publicvoidmap(Objectkey,Textvalue,Contextcon
